推しアイデア
勇気ある肯定をリアルタイムに視覚化し、その熱量を客観的なデータとして蓄積・提供する
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勇気ある肯定をリアルタイムに視覚化し、その熱量を客観的なデータとして蓄積・提供する
会場の雰囲気を良くしたい
姿勢推定: YOLOv8-Pose 表情解析: AWS Rekognition
最初に拍手を始めた人を、ファーストペンギンとして肯定(皇帝)するアプリ。 「ペンギンになりたい」という人間の基本的欲求を利用して、会場の雰囲気を盛り上げます。
会場を盛り上げたい発表者 ペンギンになりたい人
エッジ処理(Python): OpenCV, YOLOv8-Pose (ultralytics), PyAudio, SciPy (FFT), NumPy, Pillow, boto3, websocket-client AWSバックエンド: Lambda, S3, DynamoDB, AppSync (GraphQL), Rekognition フロントダッシュボード: Next.js 16, React 19, TypeScript, Tailwind CSS, Recharts, AWS Amplify インフラ: Docker Compose, LocalStack (ローカル)
ペンギンになれる!
ペンギンになれる!
初めて映像解析を行った。サービスの種類を始め、それぞれのサービスの仕組みを理解し、ある程度活用できるようなった。
拍手検知のアルゴリズムを一から構築した。複雑な世界をモデル化し、コードで表現する一連の流れを体験した。
AWSのさまざまなサービスを初めて活用した。AppSync, IVS, ECR, ECSなど。メリットデメリットを考慮しながらこのサービスに最適なインフラ構成について考えられるようになった。
それぞれのやりたいことを聞いてから役割分担した。 特に、自分たちがやったことのないことに触れることで、楽しみながらも効率的に作業を進めることができた。